Pandas 数据框中的列从浮点数到货币（负值）的输出

Question

我有以下数据框（由负数和正数组成）：

df.head()
Out[39]: 
    Prices
0   -445.0
1  -2058.0
2   -954.0
3   -520.0
4   -730.0

我试图将“价格”列更改为在将其导出到 Excel 电子表格时显示为货币。我使用的以下命令效果很好：

df['Prices'] = df['Prices'].map("${:,.0f}".format)

df.head()
Out[42]: 
    Prices
0    $-445
1  $-2,058
2    $-954
3    $-520
4    $-730

现在我的问题是，如果我希望输出在美元符号之前有负号，我会怎么做。在上面的输出中，美元符号在负号之前。我正在寻找这样的东西：

• -$445
• - $2,058
• - $954
• - $520
• - $730

请注意，也有正数。

Answer 1

您可以使用该locale模块和_override_localeconv字典。它没有很好的记录，但这是我在另一个答案中发现的一个技巧，以前对我有帮助。

import pandas as pd
import locale

locale.setlocale( locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
# Made an assumption with that locale. Adjust as appropriate.
locale._override_localeconv = {'n_sign_posn':1}

# Load dataframe into df
df['Prices'] = df['Prices'].map(locale.currency)

这将创建一个如下所示的数据框：

      Prices
0   -$445.00
1  -$2058.00
2   -$954.00
3   -$520.00
4   -$730.00

Answer 2

您可以使用np.where并测试这些值是否为负数，如果是，则在美元前面添加一个负号，然后使用以下方法将系列转换为字符串astype：

In [153]:
df['Prices'] = np.where( df['Prices'] < 0, '-$' + df['Prices'].astype(str).str[1:], '$' + df['Prices'].astype(str))
df['Prices']

Out[153]:
0     -$445.0
1    -$2058.0
2     -$954.0
3     -$520.0
4     -$730.0
Name: Prices, dtype: object